package mine.code.question.动态规划;

import org.junit.Test;

/**
 * 给定一个整数数组，其中第 i 个元素代表了第 i 天的股票价格 。​
 * <p>
 * 设计一个算法计算出最大利润。在满足以下约束条件下，你可以尽可能地完成更多的交易（多次买卖一支股票）:
 * <p>
 * 你不能同时参与多笔交易（你必须在再次购买前出售掉之前的股票）。
 * 卖出股票后，你无法在第二天买入股票 (即冷冻期为 1 天)。
 * 示例:
 * <p>
 * 输入: [1,2,3,0,2]
 * 输出: 3
 * 解释: 对应的交易状态为: [买入, 卖出, 冷冻期, 买入, 卖出]
 *
 * @author caijinnan
 * @date 2020/4/7 17:46
 */
public class 最佳买卖股票时机含冷冻期 {
    @Test
    public void run() {
        int[] prices = {10001, 1000, 1, 1000000};
        System.out.println(maxProfit(prices));
    }

    // 0-持有
    // 1-未持有
    // dp[i][0] = max(dp[i-2][1]-prices[i],dp[i-2][0])
    // dp[i][1] = max(dp[i-1][1],dp[i-1][0]+prices[i])
    // dp[][] 表示 第i天持有股票和不持有股票的收益,收购股票时dp[i] = dp[i]-prices[i],出售股票时 dp[i] = dp[i]+prices[i]
    // 当前未持有股票时,当前收益最大为max(前一天未持有股票收益,前一天持有股票+今日股票价格)
    // 当前持有股票时,当前收益最大为max(前一天持有股票收益,前两天未持有股票-今日股票价格) 因为出售股票后不能立即购买股票
    public int maxProfit(int[] prices) {
        if (prices.length <= 1) {
            return 0;
        }
        if (prices.length == 2) {
            return Math.max(prices[1] - prices[0], 0);
        }
        int[][] dp = new int[prices.length][2];
        dp[0][0] = -prices[0];
        dp[0][1] = 0;
        dp[1][0] = Math.max(-prices[0], -prices[1]);
        dp[1][1] = Math.max(0, prices[1] - prices[0]);
        for (int i = 2; i < prices.length; i++) {
            dp[i][0] = Math.max(dp[i - 2][1] - prices[i], dp[i - 1][0]);
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] + prices[i]);
        }
        return Math.max(dp[dp.length - 1][0], dp[dp.length - 1][1]);
    }
}
